AIGC实战——StyleGAN(Style-Based Generative Adversarial Network)
0. 前言StyleGAN (Style-Based Generative Adversarial Network) 是于 2018 年提出的一种生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 架构，该架构建立在 ProGAN 基础之上。实际上，StyleGAN 与 ProGAN 的鉴别器是雷同的，只有生成器发生了变革。本节中，我们将介绍 StyleGAN (Style-Based Generative Adversarial Network) 架构。
1. StyleGAN
在练习生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 时，通常很难将潜空间中对应于高级属性的向量分离出来，它们通常融合在一起，这意味着虽然调解潜空间中的图像可以使人物具有金色的头发，但这也可能也会无意间改变背景颜色。虽然 ProGAN 可以大概生成极其逼真的图像，但它也无法解耦潜空间中的特征。假如我们希望完全控制图像的风格，就需要在潜空间中对特征举行解耦。
StyleGAN 通过在差别位置将风格向量显式地注入网络来解耦潜空间的特征，包括控制高级特征(比方脸部方向)的向量和控制低级细节特征(比方头发的颜色)的向量。StyleGAN 生成器的团体架构如下图所示
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